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Hiérarchies des actions

Dans le chapitre 1, vous avez utilisé le regroupement par k-moyennes pour regrouper les entreprises en fonction de l'évolution du cours de leurs actions. Vous allez maintenant procéder au regroupement hiérarchique des entreprises. On vous fournit un tableau NumPy représentant les fluctuations des cours movements, où les lignes correspondent aux entreprises, ainsi qu'une liste des noms des entreprises companies. Le regroupement hiérarchique SciPy ne s'intègre pas dans un pipeline sklearn. Vous devrez donc utiliser la fonction normalize() disponible à l'adresse sklearn.preprocessing au lieu de Normalizer.

linkage dendrogram ont déjà été importés depuis scipy.cluster.hierarchy, et PyPlot a été importé sous le nom plt.

Cet exercice fait partie du cours

Apprentissage non supervisé en Python

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Instructions

  • Importez normalize à partir de sklearn.preprocessing.
  • Réévaluez les fluctuations de prix de chaque action à l'aide de la fonction « normalize() » (Réévaluer le prix de l'action) disponible sur movements.
  • Appliquez la fonction « linkage() » à « normalized_movements », en utilisant le lien « 'complete' », afin de calculer le regroupement hiérarchique. Affectez le résultat à mergings.
  • Tracez un dendrogramme du regroupement hiérarchique, en utilisant la liste companies des noms d'entreprises comme labels. En outre, veuillez spécifier les arguments clés leaf_rotation=90, et leaf_font_size=6 comme vous l'avez fait dans l'exercice précédent.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Import normalize
____

# Normalize the movements: normalized_movements
normalized_movements = ____

# Calculate the linkage: mergings
mergings = ____

# Plot the dendrogram
____
plt.show()
Modifier et exécuter le code